Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético RELATÓRIO Desindustrialização no Brasil: Análise e Tendências
Consultor: Gustavo Santos Masili Brasília, maio de 2007. 1/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 2/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Sumário
INTRODUÇÃO 5 OBJETIVO 7 1. RESULTADOS E CONCLUSÕES 9 1.1. Análise dos dados existentes 1.1.1. Desindustrialização: Causas e efeitos 1.1.2. Modelos de desindustrialização 1.1.3. Modelo proposto 13 13 23 29 1.2 Conclusões 31 3 – HIPÓTESES BASICAS 32 3.1. Cenários 3.1.1. População 3.1.2. PIB e PIB per capita 3.1.3. Exportações e importações de manufaturados 3.1.4. Investimento 3.1.5. Representação dos cenários 32 32 33 36 39 41 4 – RECOMENDAÇÕES 43 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS 45 3/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético FIGURAS
1
Figura 1: Previsões modeladas para o share industrial brasileiro de acordo com os 24 cenários _______________ 12 Figura 2: Participação e evolução do emprego no setor industrial _______________________________________ 14 Figura 3: Participação e evolução do setor industrial no PIB ____________________________________________ 15 Figura 4: Relação entre a participação da indústria no PIB e o PIB per capita ______________________________ 16 1
Figura 5: Evolução da produtividade : indústria vs. Serviços ____________________________________________ 18 Figura 6: Evolução da produção setorial ‐ Brasil vs. Estados Unidos ______________________________________ 18 Figura 7: Evolução do emprego setorial ‐ Brasil vs. Estados Unidos ______________________________________ 19 Figura 8: Evolução da produtividade setorial ‐ Brasil vs. Estados Unidos __________________________________ 19 Figura 9: Evolução da produtividade setorial ‐ países da União Européia1 _________________________________ 20 Figura 10: Evolução da produtividade setorial ‐ países da América Latina1 ________________________________ 20 Figura 11: Produtividade setorial no mundo1: indústria vs. serviços ______________________________________ 21 Figura 12: Projeção populacional nacional até 2030 __________________________________________________ 33 Figura 13: Cenários para o crescimento do PIB nacional _______________________________________________ 34 Figura 14: Projeção do PIB nacional a partir dos cenários ______________________________________________ 35 Figura 15: Projeção do PIB per capita nacional a partir dos cenários _____________________________________ 36 Figura 16: Cenários para a abertura comercial industrial nacional (% do PIB) ______________________________ 37 Figura 17: Projeção da abertura comercial industrial nacional (% do PIB) a partir dos cenários ________________ 37 Figura 18: Cenários para a balança comercial industrial nacional (% do PIB) ______________________________ 38 Figura 19: Projeção da balança comercial industrial nacional (% do PIB) a partir dos cenários _________________ 39 Figura 20: Cenários para o investimento nacional (% do PIB) ___________________________________________ 40 Figura 21: Projeção do investimento nacional (% do PIB) a partir dos cenários _____________________________ 41 Figura 22: Representação dos cenários desenvolvidos ________________________________________________ 42 TABELAS
Tabela 1: Cenários e outputs ____________________________________________________________________ 11 Tabela 2: Estimativas1 do share empregatício industrial de 1962‐2002 ___________________________________ 24 Tabela 3: Explicação da desindustrialização ________________________________________________________ 25 1
Tabela 4: Estimativas do share industrial com dados de 1963‐1994 _____________________________________ 27 Tabela 5: Estimativas1 do share industrial considerando PIB per capita e produtividade _____________________ 28 Tabela 6: Estimativas1 do share industrial do modelo proposto _________________________________________ 31 4/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético INTRODUÇÃO O setor industrial de economias avançadas vem reduzindo sua participação no PIB e na
criação de novos empregos desde a década de 70. Este fenômeno, conhecido como
desindustrialização, vem sendo estudado e avaliado por cientistas preocupados com sua
influência nas taxas de desemprego e de crescimento econômico.
Esta fase de movimento intersetorial teve origem com a Revolução Industrial, iniciada na
Inglaterra em meados do século XVIII, que foi responsável pelo processo de transição do
modelo de capitalismo comercial ao industrial. Em busca de melhores condições de
trabalho, a população rural começou a deixar o campo para trabalhar em indústrias
localizadas nos centros urbanos. Essa tendência se difundiu mundialmente no início do
século XIX, principalmente na Europa Ocidental e Leste dos Estados Unidos. Somente no
final daquele século, com a abolição do tráfico de escravos e a vinda de imigrantes
europeus, o Brasil iniciou sua rota rumo à industrialização.
Este processo de industrialização se manteve em todo o mundo até meados do século
XX, quando as grandes economias começaram a notar uma transição a um novo cenário
econômico, no qual o setor de serviços viria ocupar um papel de grande importância. O
crescimento do setor de serviços se deveu, principalmente, ao outsourcing1 empresarial e
ao aumento da demanda por serviços especializados (OECD, 2000). A maior taxa de
crescimento de produtividade do setor industrial até a década de 1990 no mundo
reduziu a necessidade de mão-de-obra neste setor e, conseqüentemente, propiciou a
geração de empregos no setor de serviços. Além disso, o incremento da renda per capita
ampliou a propensão marginal a consumir bens terciários em detrimento de bens
secundários nos países desenvolvidos. Outra explicação para essa alteração na estrutura
setorial é a abertura comercial dos países, que gerou um aumento na competição e,
1
Delegação de tarefas secundárias das indústrias à entidades externas.
5/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético conseqüentemente, requereu uma redução empregatícia e o fechamento de empresas
ineficientes.
Inicialmente, o setor de serviços vinha ganhando espaço somente no que concerne ao
emprego setorial; ultimamente, em alguns países, vem assenhoreando-se também de
espaço no tocante à importância no PIB. Ademais, argumenta-se que este processo, no
Brasil e em outros países sul-americanos, tem ocorrido com baixos índices de
produtividade em ambos os setores quando comparados às economias desenvolvidas.
Assim, configurou-se uma situação de precaução quanto às futuras implicações dessas
transformações no desenvolvimento econômico e social do Brasil.
6/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético OBJETIVO
O presente relatório, através da análise da literatura e de dados referentes à
desindustrialização brasileira e mundial, objetiva fornecer indicações sobre o
desenvolvimento setorial nacional que, por sua vez, serão utilizadas para a previsão de
consumo de energia elétrica de longo prazo.
7/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 8/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 1. RESULTADOS E CONCLUSÕES De acordo com a literatura existem cinco fatores essenciais na efetivação da
desindustrialização:
1. Renda per capita: elasticidade-renda por manufaturados é alta em países pobres e
baixa em países ricos. Assim, a fração da renda destinada à compra de bens
industrializados tende a crescer até uma determinada renda e, então, passa a
decrescer;
2. Outsourcing: empresas passaram a terceirizar serviços não pertencentes ao core
business2 e, com isso, transferiram importância do setor secundário para o
terciário;
3. Produtividade: até a década de 1990, a produtividade industrial crescia mais
rapidamente que a dos demais setores. Isso reduzia a necessidade de mão-deobra no setor manufatureiro que, por sua vez, migrava para o setor de serviços;
4. Comércio
exterior:
a
abertura
ao
comércio
internacional
incentiva
a
produtividade local e, com isso, requer redução de mão-de-obra nos setores
ineficientes; e
5. Investimento: normalmente grande parte do investimento é aplicada a produtos
manufaturados (ex: maquinário e materiais de construção), caracterizando-o
como responsável pela ampliação da participação industrial.
Considerando os modelos econométricos para o share industrial3 da literatura (Rowthorn
e Ramaswamy, 1999, e Bonelli e Gonçalvez, 1998), bem como o desenvolvido no presente
trabalho, notam-se as seguintes correlações:
•
O aumento da renda per capita exerce influência de ampliação do share industrial
para países com baixa renda e de redução para países com alta renda;
2
3
Negócio principal de uma empresa.
Ou share industrial relativo ao PIB: representa a fração do PIB advinda de atividades do setor industrial.
9/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético •
O aumento na relação entre o preço de produtos manufaturados e do índice de
preços de mercado reduz o share industrial pois, com preços relativamente mais
altos, a demanda por bens industrializados cai e, com isso, diminui o share
industrial;
•
O aumento na balança comercial industrial de um país gera crescimento do setor
manufatureiro, pois indica uma maior competitividade da indústria nacional;
•
O aumento na abertura comercial de produtos manufaturados de um país reduz o
share industrial, sugerindo que países com menos barreiras à entrada de produtos
do exterior obtém um crescimento do setor de serviços relativamente superior ao
do setor industrial;
•
O aumento nos investimentos propicia o aumento do share industrial pelo fato de
esta variável influenciar principalmente o setor secundário.
Estes conhecimentos proporcionaram ferramentas suficientes para a criação de um
modelo macro-econométrico para determinação do share industrial do PIB. Para tal feito,
foram utilizados dados de 54 países, sendo 24 da OECD (Organisation for Economic
Cooperation and Development) e 30 da América-latina. Devido à incerteza relativa às
variáveis econômicas determinantes deste modelo (PIB per capita, abertura e balança
comercial do setor manufatureiro, e investimento) foram desenvolvidos 24 cenários.
Resultados obtidos após inserção dos valores cenarizados no modelo econométrico
desenvolvido estão dispostos na Tabela 1 e suas projeções podem ser visualizadas na
Figura 1.
De posse destes resultados, é possível afirmar que o Brasil tende a apresentar um
crescimento no tocante à importância industrial na formação de capital. Isso configura
um processo de industrialização nas próximas décadas, seguido por um período de
crescimento mais expressivo no setor de serviços e conseqüente desindustrialização.
10/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Tabela 1: Cenários e outputs
Cenário
PIB per capita (US$)
BC1/PIB
AC2/PIB
INV3/PIB
Share industrial
1
12.988,65
2%
50%
21%
32,26%
2
12.988,65
2%
50%
17%
30,51%
3
12.988,65
2%
20%
21%
33,68%
4
12.988,65
2%
20%
17%
31,93%
5
12.988,65
-4%
50%
21%
30,21%
6
12.988,65
-4%
50%
17%
28,46%
7
12.988,65
-4%
20%
21%
31,63%
8
12.988,65
-4%
20%
17%
29,88%
9
9.779,32
2%
50%
21%
34,35%
10
9.779,32
2%
50%
17%
32,59%
11
9.779,32
2%
20%
21%
35,77%
12
9.779,32
2%
20%
17%
34,02%
13
9.779,32
-4%
50%
21%
32,29%
14
9.779,32
-4%
50%
17%
30,54%
15
9.779,32
-4%
20%
21%
33,71%
16
9.779,32
-4%
20%
17%
31,96%
17
5.947,21
2%
50%
21%
36,70%
18
5.947,21
2%
50%
17%
34,95%
19
5.947,21
2%
20%
21%
38,12%
20
5.947,21
2%
20%
17%
36,37%
21
5.947,21
-4%
50%
21%
34,64%
22
5.947,21
-4%
50%
17%
32,89%
23
5.947,21
-4%
20%
21%
36,07%
24
5.947,21
-4%
20%
17%
34,32%
1
Balança comercial industrial: diferença entre as exportações e importações de bens secundários.
2
Abertura comercial industrial: soma das exportações e importações de bens secundários.
3
Investimento total (público e privado) na economia.
11/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Cenário 2 = 30,51%
Cenário 3 = 33,68%
Cenário 4 = 31,93%
Cenário 5 = 30,21%
Cenário 6 = 28,46%
40%
Cenário 7 = 31,63%
Cenário 8 = 29,88%
Cenário 9 = 34,35%
Cenário 10 = 32,59%
Cenário 11 = 35,77%
Cenário 12 = 34,02%
35%
Cenário 13 = 32,29%
Cenário 14 = 30,54%
Cenário 15 = 33,71%
Cenário 16 = 31,96%
Cenário 17 = 36,70%
30%
Cenário 19 = 38,12%
Cenário 20 = 36,37%
Cenário 21 = 34,64%
Cenário 22 = 32,89%
BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Cenário 23 = 36,07%
Cenário 24 = 34,32%
25%
1965
1975
1985
1995
2005
2015
2025
Share consolidado
Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Cenário 18 = 34,95%
Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Cenário 1 =32,26%
Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 12/46 Figura 1: Previsões modeladas para o share industrial brasileiro de acordo com os 24 cenários1
1 Os cenários estão explicitados na Figura 22.
45%
Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 1.1. ANÁLISE DOS DADOS EXISTENTES 1.1.1. Desindustrialização: Causas e efeitos
Definição: Desindustrialização é um processo sócio-econômico causado pela redução da
atividade industrial (emprego e/ou produção) em uma determinada região, especialmente
das indústrias pesada e manufatureira.
A desindustrialização é um fenômeno econômico natural decorrente de transformações
na estrutura produtiva mundial. Palma (2005) descreve estas alterações referentes ao
emprego setorial como originadas há alguns séculos devido ao aumento da
produtividade do setor agrícola4 advindo da mecanização de algumas atividades. Este
fato reduziu a necessidade de mão-de-obra no campo e, simultaneamente, aumentou a
demanda por ferramentas agrícolas e por processos de beneficiamento dos bens
primários. Deu-se início, então, à Revolução Industrial, caracterizada pelo crescimento
do setor secundário e pela migração dos trabalhadores rurais aos centros urbanos. O
crescente aumento da produtividade industrial, aliado à necessidade de flexibilização e
descentralização nas indústrias, promoveu um aquecimento no setor de serviços nas
últimas décadas (OECD, 2000), que passou a absorver parte da mão-de-obra industrial.
A ampliação da participação setorial relativa aos empregos e à produção do setor de
serviços vem sendo alvo de diversos debates econômicos. Reder (1941) acreditava que,
por ser menos capital e trabalho-intensivo que o setor industrial, esse crescimento do
setor de serviços traria um crescimento no desemprego. Kutscher e Personick (1986)
conjeturavam o aumento em termos absolutos da produção e do emprego industrial,
mas com redução participativa no share setorial (com perda mais expressiva referente
4
Este episódio iniciou-se na Europa no século XVIII com a Revolução Agrícola Inglesa, que estimulou a
urbanização e, posteriormente, desencadeou na Revolução Industrial.
13/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético aos empregos que na produção). Este fato veio a concretizar-se (ver Figura 2 e Figura 3)
devido, principalmente, à maior evolução tecnológica do setor industrial em relação ao
40 100%
90%
35 80%
30 70%
25 60%
50%
20 40%
Milhões de trabalhadores
restante da economia.
15 30%
10 20%
5 10%
0%
‐
Brasil (% emprego industria)
Estados Unidos (% emprego industria)
Brasil (emprego indústria)
Estados Unidos (emprego indústria)
Figura 2: Participação e evolução do emprego no setor industrial
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators 2006.
Rowthorn e Ramaswamy (1999) apresentam alguns argumentos para explicar com mais
detalhes esse processo de desindustrialização. Segundo eles, a renda per capita é uma das
variáveis explicativas desse processo devido ao fato de a elasticidade-renda de demanda
por manufaturados5 ser alta em países pobres e baixa em países ricos. Isso faz com que o
share industrial cresça para países de baixa renda per capita e diminua para países de
renda mais alta6.
5
Elasticidade-renda de demanda por manufaturados:
M
Y
M
Y
, onde M é a demanda por manufaturados,
e Y é a renda.
Bonelli (1999) explica esse fato através da lei de Engel: a partir de certa renda per capita, o aumento de
renda implica numa redução na proporção gasta com alimentos e no aumento da proporção gasta com
outros produtos e investimentos, ou seja, a elasticidade-renda com respeito à comida é inferior a 1 e aos
demais itens é maior que 1.
6
14/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD 2.500
100%
90%
2.000
80%
70%
1.500
60%
50%
1.000
40%
30%
500
20%
10%
0
0%
Brasil (% PIB industrial)
Estados Unidos (% PIB industrial)
Brasil (PIB industrial)
Estados Unidos (PIB industrial)
Bilhões de US$ (valores constantes de 2000)
Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Figura 3: Participação e evolução do setor industrial no PIB
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators 2006.
Conforme publicação da OECD (2000), o setor de serviços atualmente se beneficia mais
do crescimento da demanda advinda do crescimento da renda que o setor industrial. A
Figura 4 demonstra a trajetória do share industrial com relação à renda per capita no
período de 1965 a 2004 para diversas economias. Palma (2005) demonstra que o pico de
industrialização presente nessa figura (correspondente ao valor de renda per capita no
qual a elasticidade-renda para produtos manufaturados passa a ser inferior a 1) vem
diminuindo desde a década de 70 conforme previsto por Rowthorn e Wells (1987).
Segundo eles, a desindustrialização em países em desenvolvimento tende a começar a
um nível mais baixo de renda per capita pelo fato da produtividade evoluir
concomitantemente entre os países devido à globalização, enquanto a renda per capita
evolui isoladamente. Neste contexto, a Organização das Nações Unidas para o
Desenvolvimento Industrial verificou que em países de grandes dimensões, como o caso
Brasileiro, existe uma maior sensibilidade da renda per capita com respeito à alterações
no share industrial (Bonelli, 1998).
15/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Share industrial do PIB (%)
PIB per capita (milhares de PPP5 ajustados a dólar)
Figura 4: Relação entre a participação da indústria no PIB e o PIB per capita
Fonte: FMI (2006), World Economic Review, Dados do período de 1965-20041
1
Share industrial dos países agrupado utilizando valores de PIB real ajustados pelo PPP de 2004.
2
Grécia, Irlanda, Portugal, e Espanha.
3
Australia e Nova Zelândia.
4
Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlândia, França, Alemanha, Itália, Holanda, Noruega, Suécia, Suíça, e Reino Unido.
5
Power Purchase Parity, ou Paridade de Poder de Compra.
Outro fator que estimula a desindustrialização dos países é o outsourcing empresarial. De
acordo com a OECD (2000), e Rowthorn e Coutts (2004), algumas atividades que
antigamente eram realizadas dentro das empresas manufatureiras (como desenho,
pesquisa, e transporte) passaram a ser executadas por agentes externos. Neste caso podese dizer que houve um remanejamento inter setorial, e não uma redução no setor
industrial.
16/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Além disso, Palma (2005), e Rowthorn e Coutts (2004) acreditam que o maior
crescimento na produtividade do setor secundário com respeito ao setor de serviços
contribui para a redução do share empregatício das industrias com o tempo7. Pode-se
dizer que essa diferença de produtividade ocorreu vigorosamente nas décadas de 1970 e
1980, sendo considerado um dos principais impulsionadores do crescimento
empregatício do setor de serviços. Porém, a validade deste argumento para as últimas
décadas é questionável para algumas economias, conforme demonstra a Figura 5 para o
Brasil e os Estados Unidos. Para esses países, o setor de serviços obteve um ganho de
produtividade mais expressivo que o setor industrial nos últimos anos. As Figura 6,
Figura 7, e Figura 8 apresentam valores absolutos de produção, emprego e
produtividade setorial usados na confecção da Figura 5.
Vale ressaltar que na Europa a produtividade do setor de serviços supera a do setor
industrial (ver Figura 9), enquanto na América Latina ocorre o inverso (ver Figura 10).
Isso induz a pensar que o modelo de desenvolvimento adotado nos distintos blocos
econômicos e a diferença na maturidade econômica interfira nesta questão. Porém, como
ilustra a Figura 11, apesar de haver países de ambos os blocos que possuem
produtividade industrial superior à de serviços (e vice-versa), pode-se observar a
convergência da produtividade desses setores.
7
Para compreender a relação basta considerar que a produção nos setores cresce à mesma velocidade.
PIB
, onde PEA é a População Economicamente Ativa. A variação
A produtividade do setor
PEA
na produtividade de um setor é dada por:
PIB
PEA
PEA
IB
EA
IB
IB
PIB
PEA
PIB
PIB
, onde a primeira aproximação pode ser realizada para valores pequenos de taxa de variação e a
constante C pode ser utilizada devido à hipótese de crescimento da produção setorial equivalente. O fato
PIBI
PIB I
PEA I
de a produtividade industrial crescer mais rapidamente que nos demais setores,
PIB
PEAI
PEAI
PEA I
PIB
, implica que este setor necessita de menor número de empregados para obter o mesmo crescimento
PIB
no PIB setorial.
17/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 160
150
140
130
120
110
100
90
80
70
60
Produtividade indústria ‐ BRA
Produtividade serviços ‐ BRA
Produtividade, indústria ‐ EUA
Produtividade, serviços ‐ EUA
1
Figura 5: Evolução da produtividade : indústria vs. Serviços
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators e cálculos do autor.
450 9.000 400 8.000 350 7.000 300 6.000 250 5.000 200 4.000 150 3.000 100 2.000 50 1.000 ‐
‐
Valor adicionado, agricultura ‐ BRA
Valor adicionado, indústria ‐ BRA
Valor adicionado, serviços ‐ BRA
Valor adicionado, agricultura ‐ EUA
Valor adicionado, indústria ‐ EUA
Valor adicionado, serviços ‐ EUA
Bilhões de US$ (valores constantes de 2000)
Produtividade (valor adicionado por trabalhador) de 1981 equivale a 100.
Bilhões de US$ (valores constantes de 2000)
1
Figura 6: Evolução da produção setorial - Brasil vs. Estados Unidos
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators, e IBGE (2006), Contas Nacionais (Eixo da esquerda corresponde ao Brasil).
18/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD 60 120 50 100 40 80 30 60 20 40 10 20 ‐
‐
Emprego, agricultura ‐ BRA
Emprego, indústria ‐ BRA
Emprego, serviços ‐ BRA
Emprego, agricultura ‐ EUA
Emprego, indústria ‐ EUA
Emprego, serviços ‐ EUA
Milhões de empregados
Milhões de empregados
Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Figura 7: Evolução do emprego setorial - Brasil vs. Estados Unidos
Milhares de US$ (valores constantes de 2000) por trabalhador
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators (Eixo da esquerda corresponde ao Brasil).
80 70 60 50 40 30 20 10 ‐
Produtividade agricultura ‐ BRA
Produtividade indústria ‐ BRA
Produtividade serviços ‐ BRA
Produtividade, agricultura ‐ EUA
Produtividade, indústria ‐ EUA
Produtividade, serviços ‐ EUA
Figura 8: Evolução da produtividade setorial - Brasil vs. Estados Unidos
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators.
19/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Milhares de US$ (valores constantes de 2000) por trabalhador
Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
Produtividade, agricultura
Produtividade, indústria
Produtividade, serviço
Figura 9: Evolução da produtividade setorial - países da União Européia1
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators e estimações do autor.
1
Alemanha, Áustria, Belgica, Bulgaria, Chipre, Dinamarca, Espanha, Finlândia, França, Grécia, Holanda, Hungria, Itália, Letônia,
Milhares de US$ (valores donstantes de 2000) por trabalhador
Luxemburgo, Portugal, Roménia, Reino Unido e Suécia.
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
Produtividade, agricultura
Produtividade, indústria
Produtividade, serviço
Figura 10: Evolução da produtividade setorial - países da América Latina1
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators, IBGE (2006), Contas Nacionais, e estimações do autor.
1
Argentina, Bolívia, Brasil, Chile, Colômbia, Costa Rica, El Salvador, Honduras, México, Panamá, Paraguai, Peru, Uruguai,
Venezuela.
20/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Produtividade setor de serviços (US$ de 2000 por trabalhador)
70.000 60.000 50.000 40.000 30.000 20.000 10.000 0 0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 Produtividade setor de indústria (US$ de 2000 por trabalhador)
Países da União Européia
Países da América Latina
Brasil
Estados Unidos
Figura 11: Produtividade setorial no mundo1: indústria vs. serviços
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators, IBGE (2006), Contas Nacionais, e estimações do autor. Dados de 2002.
1
União Européia (Alemanha, Áustria, Belgica, Bulgaria, Chipre, Dinamarca, Espanha, Finlândia, França, Grécia, Holanda, Hungria,
Itália, Letônia, Portugal, Roménia, Reino Unido e Suécia), América Latina (Argentina, Bolívia, Chile, Colômbia, Costa Rica, El
Salvador, Honduras, México, Panamá, Paraguai, Peru, Uruguai, Venezuela), Brasil, e Estados Unidos.
Outro fator correlacionado à desindustrialização é o comércio internacional (Rowthorn e
Coutts, 2004). Ao permitir a entrada de produtos importados a preços competitivos, a
indústria nacional tende a necessitar maior produtividade para não perder mercado. Isso
pode levar empresas ineficientes a demitir funcionários para aumentar sua
competitividade ou até mesmo fechar. Além disso, esta abertura comercial pode fazer
com que países em desenvolvimento (como o caso do Brasil) vendam produtos
primários ao exterior para financiar a compra de produtos industrializados. Isso gera um
21/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético ganho de empregos no setor primário nesses países e, concomitantemente, uma perda de
empregos no setor secundário.
O último fator identificado na literatura como responsável por movimentos setoriais é o
investimento. A renda líquida de uma pessoa (renda bruta menos impostos) é utilizada
normalmente em forma de consumo ou investimento. Com o aumento do investimento,
há menor possibilidade de consumo que, por sua vez, faz com que a demanda por
produtos industrializados seja reduzida. Apesar disso, Rowthorn e Coutts (2004)
afirmam que o investimento normalmente é aplicado a produtos manufaturados (ex:
maquinário e materiais de construção) sendo, portanto, responsável pelo aumento do
share industrial na demanda total.
Rowthorn e Ramaswamy (1997) afirmam que a desindustrialização nem sempre é um
fenômeno indesejável, sendo uma conseqüência do dinamismo industrial em economias
avançadas. Porém, uma polêmica que acompanha o tema refere-se à desindustrialização
prematura de economias em desenvolvimento como a brasileira. Um dos fatos que
corroboram para tal afirmação é a valorização cambial, gerada pelo crescente superávit
da balança comercial brasileira, e suas possíveis conseqüências no setor industrial
(Nakahodo, 2006). Há uma crença de que, com a moeda fortalecida através da venda
maciça de algumas matérias-primas, um país pode perder competitividade nos demais
setores. Uma situação semelhante ocorreu na Holanda na década de 1960 após a
descoberta de grandes depósitos de gás natural. As exportações advindas desta fonte
energética proporcionaram o aumento da renda no país; porém a valorização cambial,
gerada pela entrada de divisas externas, tornou a exportação de outros produtos menos
competitiva. Este episódio ficou conhecido como Doença Holandesa ou Maldição dos
Recursos Naturais8. Segundo Nassif (2006), o Brasil não vem sofrendo a Doença Holandesa
8
Título de matéria utilizado pelo colunista Luiz Carlos Bresser Pereira no Jornal Folha de São Paulo de
06/06/2005.
22/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético e tampouco deve preocupar-se com a desindustrialização. Após a apresentação dos
fatores relevantes referidos pela literatura, surge a necessidade da compreensão da
desindustrialização através de modelos macro-econométricos.
1.1.2. Modelos de desindustrialização
O share industrial é uma variável essencial na previsão da demanda energética de uma
economia, visto que representa a influência do setor mais energo-intensivo no PIB.
Anteriormente foram mencionados os principais fatores explicativos dessa variável
através de uma análise bibliográfica. Esta seção tem por objetivo eliciar metodologias e
modelos utilizados por pesquisadores para caracterizar a desindustrialização.
Rowthorn e Couts (2004) criaram um modelo para tentar explicar o comportamento do
share do emprego industrial
onde y é a renda per capita, e Zi são as demais variáveis (Balança comercial - BC,
abertura comercial - AC, importação de manufaturados de países industrializados IMPI, importações de manufaturados da China, IMPCHINA, formação bruta de capital
doméstico - FIXCAP). Estas variáveis foram selecionadas baseando-se em argumentos
semelhantes aos encontrados na revisão bibliográfica. Como a renda per capita parece ser
a variável mais importante nessa relação, foi utilizada sua forma quadrática para tentar
explicar a taxa marginal do share industrial decrescente. BC foi usado para capturar o
efeito da performance do comércio de produtos manufaturados na estrutura de
empregos. AC foi incluída devido ao fato de uma maior abertura comercial propiciar
ganhos de produtividade que, por sua vez, incentivam o êxodo dos empregados do setor
secundário. A variável IMPI tenta exprimir o efeito da competição com países com
menor renda, que possuem um custo mais baixo de mão de obra, sobre os empregos
daqueles países desenvolvidos da amostra. Já IMPCHINA foi adicionado para verificar
23/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético quão representativa é a China dentre os países de renda mais baixa no tocante às
importações daqueles países. Finalmente, como o investimento tende a incentivar
indústrias, FIXCAP auxilia na compreensão dos efeitos desse investimento na demanda
por produtos manufaturados e, com isso, na demanda por emprego.
A Tabela 2 demonstra valores da equação anterior para o melhor resultado encontrado.
Nota-se que as variáveis utilizadas no modelo, com exceção da importação de produtos
da China (IMPCHINA), são significativas. O termo Turning-point se refere ao valor de
renda per capita que representa o máximo share empregatício, ou seja, a função EmpShare
começa com a pendente positiva e, após esse ponto, o valor do share passa a diminuir.
Tabela 2: Estimativas1 do share empregatício industrial de 1962-2002
Variável dependente = EmpShare
Variáveis Explicativas
Valores
ln y
145,48
(25,98)
-7,95
(26,01)
0,257
(11,39)
-0.106
(7,75)
-0,491
(3,45)
0
(ln y)2
BC
AC
IMPI
IMPCHINA
FIXCAP
R2
0,285
(10,41)
0,859
Turning-point
$9.410
Fonte: Rowthorn e Coutts (2004) – Tabela 1, Equação 4.
1
Significância ao nível de 1%; valores-t absolutos mostrados entre parênteses; o termo constante a0 foi omitido pelo autor. Regressão
considerando os países da OECD: Alemanha, Austrália, Áustria, Bélgica-Luxemburgo, Canadá, Dinamarca, Espanha, Estados
Unidos, Suécia, Finlândia, França, Grécia, Holanda, Irlanda, Itália, Japão, Nova Zelândia, Noruega, Portugal, Reino Unido, República
da Coréia, e Tailândia. BC, AC, IMPI, IMPCHINA, FIXCAP são expressos em porcentagem do PIB a preços correntes, e y em PPP por
habitante.
24/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Para explicar essa equação, foram utilizadas dummies referentes ao crescimento normal,
investimento, reestruturação da Alemanha9, e relação comercial entre os hemisférios
Norte e Sul, como demonstra a Tabela 3. O principal objetivo desta tabela é evidenciar
que os fatores internos (como crescimento da produtividade e alterações na elasticidaderenda de demanda por manufaturados) são cerca de duas vezes mais importantes que o
comércio exterior na explicação da redução de empregos no setor industrial de países
desenvolvidos.
Tabela 3: Explicação da desindustrialização
Alteração
Alteração devido a:
no share
Crescimento
de
Normal
Investimento
Reestruturação
Total
Comércio
Outro
Resíduos não
da Alemanha
Interno
Norte-Sul
comércio
explicados
emrpego
industrial
Países da
-4,0
-2,4
-0,2
-0,4
-3,0
-1,2
-0,2
0,5
EUA
-3,7
-4,1
0,6
0,0
-3,4
-1,6
-0,2
1,5
União
-3,9
-1,6
-0,3
-0,9
-2,8
-0,9
-0,1
0,0
Japão
-5,1
-1,0
-1,8
0,0
-2,9
-1,1
-0,2
-0,9
Coréia
-6,5
-1,3
-2,9
0,0
-4,2
-1,6
0,2
-0,8
Taiwan
-3,2
-2,7
-1,0
0,0
-3,7
-2,4
-0,9
3,7
OECD
Européia
Fonte: Rowthorn e Coutts (2004) – Tabela 2.
1
Regressão considerando os países: Alemanha, Austrália, Áustria, Bélgica-Luxemburgo, Canadá, Dinamarca, Espanha, Estados
Unidos, Suécia, Finlândia, França, Grécia, Holanda, Irlanda, Itália, Japão, Nova Zelândia, Noruega, Portugal, Reino Unido, República
da Coréia, e Tailândia.
Já para explicar o share industrial relativo ao PIB, foi desenvolvido outro modelo por
Rowthorn e Ramaswamy (1999). Segundo eles, o PIB provém dos três setores (A =
agricultura, S = serviços, I = indústria)
9
A Alemanha foi oficialmente reunificada no dia 3 de outubro de 1990. Este processo teve reflexos
negativos na economia local devido à fragilidade da Alemanha do leste referente ao mercado mundial.
Com isso, um processo de desindustrialização em massa foi instaurado, causando desemprego de cerca
de 25% da população em algumas partes do país.
25/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Além disso, o PIB pode ser representado como sendo a soma do consumo privado e
público (C), do investimento (I), e da balança comercial (X-M)
Considerando que o PIB setorial possui a mesma característica do PIB nacional, tem-se
Pode-se, então, descrever o share do PIB relativo à indústria como
Ademais, segundo os autores, o consumo de bens industrializados depende da renda per
capita e dos preços relativos entre os bens dos três setores
Assim, realizaram uma regressão considerando a seguinte equação
onde
,
correspondem respectivamente à balança comercial industrial relativa ao
PIB (BC), ao share do PIB referente aos investimentos (FIXCAP), e à importação de
produtos manufaturados de países em desenvolvimento com relação ao PIB (LDCIMP).
Para representar os preços relativos entre os setores, os autores optaram por utilizar a
relação entre o preço de manufaturados e o preço geral (PI/P) como Proxy. Os resultados
da regressão realizada por Rowthorn e Ramaswamy (1999) estão dispostos na Tabela 4.
Verifica-se, conforme esperado, que quanto maior o preço relativo de manufaturados,
menor o share industrial. Além disso, quanto maior a balança comercial de produtos
manufaturados maior o share industrial do PIB.
26/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 1
Tabela 4: Estimativas do share industrial com dados de 1963-1994
Variável dependente = log IndShare
Variáveis Explicativas
Equação
Equação (AR)
Equação (AVG)
log Y
6,32
(13,63)
-0.35
(13,82)
-0,589
(18,37)
5,01
(3,95)
-0.269
(4,00)
-0,265
(6,14)
6,55
(7,02)
-0.363
(7,09)
-0,611
(9,82)
R2
0,019
(12,96)
0,000
(0,01)
0,016
(11,71)
0,84
0,004
(3,50)
0,009
(1,16)
0,007
(5,89)
0,36
0,020
(6,39)
-0,003
(0,14)
0,018
(6,16)
0,84
Turning-point
$8.390
$10.983
$8.276
(log Y)2
BC
LDCIMP
FIXCAP
Fonte: Rowthorn e Ramaswamy (1999) – Tabela 3.
1
Regressão considerando os países: Alemanha, Austrália, Áustria, Bélgica, Canadá, Dinamarca, Espanha, Estados Unidos, Finlândia,
França, Grécia, Holanda, Itália, Japão, Noruega, Nova Zelândia, Reino Unido, Suécia, e Tailândia. Equação (AR) assume um processo
de erro AR(1); equação (AVG) baseia-se em médias tri-anuais centradas nos anos 1964, 1968, 1972, 1976, 1980, 1984, 1988, e 1992.
Nível de significância: 1%.
É possível relacionar os dois modelos anteriormente mencionados através da relação
entre ambas as variáveis dependentes, pois
onde RelProd é a produtividade relativa do setor industrial com respeito da
produtividade da economia como um todo. Utilizando logaritmos, pode-se reescrever a
relação acima como sendo
Bonelli e Gonçalves (1998) também desenvolveram um modelo para estimação da
participação percentual da indústria no PIB. Neste caso, os autores propuseram uma
correlação entre o share industrial, o PIB per capita, e a produtividade industrial conforme
indica a equação abaixo
27/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético onde b é a produtividade da mão-de-obra na indústria, e d1 a d4 são variáveis dummy
para grandes exportadores de petróleo, países (ex-)socialistas, países asiáticos, e países
pequenos ou continentais respectivamente10.
Ao realizar a regressão, os autores encontraram os resultados explicitados na Tabela 5.
Tabela 5: Estimativas1 do share industrial considerando PIB per capita e produtividade
Variável dependente = IndShare
Variáveis Explicativas
Valores
ln Y
0,037751
(4,766)
-0,0014623
(-2,140)
0,026264
(1,321)
-0,0063082
(-1,654)
-0,10769
(-8,609)
0,16429
(12,593)
0,16429
(12,593)
-0,038969
(-4,720)
0,9191
(ln Y)2
ln b
(ln b)2
d1
d2
d3
d4
R2
Fonte: Bonelli e Gonçalves (1998) – Tabela 7a.
1
Regressão considerando os países: África do Sul,Alemanha, Argélia, Argentina, Austrália, Áustria, Bangladesh, Bélgica, Bolívia,
Brasil, Bulgária, Camarões, Canadá, Chile, China, Colômbia, Congo, Costa Rica, Cuba, Dinamarca, Equador, Espanha, Estados
Unidos, Filipinas, Finlândia, França, Gabão, Grécia, Guatemala, Holanda, Honduras, Hong Kong, Hungria, Islândia, Índia,
Indonésia, Irã, Iraque, Israel, Itália, Japão, Jordânia, Líbia, Luxemburgo, Madagascar, Malásia, Malta, Marrocos, México, Nicarágua,
Nigéria, Noruega, Nova Zelândia, Panamá, Paquistão, Paraguai, Peru, Polônia, Portugal, Reino Unido, Coréia do Sul, Romênia,
Russia, Cingapura, Síria, Sri Lanka, Suécia, Suiça, Suazilândia, Tailândia, Tanzânia, Tunísia, Turquia, Uruguai, Venezuela, Zâmbia, e
Zimbábue.
Basicamente os resultados confirmam a concavidade da função IndShare com respeito à
renda per capita (com turning-point de aproximadamente R$ 403.563,90). Porém, a
qualidade dos resultados faz pouco sentido, uma vez que nenhum dos países que vêm
10
Os autores consideraram países pequenos e continentais em uma mesma dummy após verificar que o
teste Wald acusou igualdade nos parâmetros dessas variáveis.
28/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético sofrendo a desindustrialização possui tamanha renda per capita. Ademais, a
produtividade que determina o início da desindustrialização para o modelo é de cerca
de R$ 8,01 por trabalhador, que é muito inferior ao valor brasileiro do ano de 1996
utilizado pelo autor (R$ 40.440 por trabalhador). Isto significa que o Brasil já estaria
sofrendo perdas na participação setorial industrial há décadas, ou seja, não tem
fundamento. Contudo, os erros apresentados podem estar ligados a problemas nos
bancos de dados ou na escolha inadequada de unidade.
1.1.3. Modelo proposto
Após averiguação dos principais fatores explicativos da desindustrialização, bem como
dos modelos existentes para determinação da participação industrial no PIB, foi
desenvolvido o seguinte modelo de três setores (A- agricultura, S- serviços, e Iindústria) baseado em Rowthorn e Coutts (2004), que possui o PIB subdividido
Como na maioria dos modelos macroeconômicos, o PIB é representado como a soma do
consumo total (C), investimento (I), e balança comercial (X-M)
Considerando somente o setor industrial tem-se
A partir desta igualdade, pode-se gerar uma equação para o share industrial
que é uma função das participações do consumo, do investimento, e da balança
comercial industrial no PIB
O consumo industrial depende do PIB per capita, devido à lei de Engel, e da abertura
comercial do setor industrial, que interfere na produtividade do setor. Assim, pode-se
29/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético descrever o share industrial como sendo uma função do PIB per capita, e dos shares da
abertura comercial, do investimento e da balança comercial industrial
Após compreensão deste modelo macroeconômico pode-se justificar a utilização do
seguinte modelo econométrico
onde y é a renda per capita, e Zi são as demais variáveis (Balança comercial industrial BC, abertura comercial industrial - AC, e investimento - INV).
A Tabela 6 reporta resultados para a regressão, indicando a influência de cada fator na
determinação do share industrial de uma economia. Para tal feito, empregaram-se dados
referentes a 54 países (24 da OECD, 16 da América Latina com renda médio-alta, e 14
países da America Latina com renda médio-baixa).
A análise dos dados da Tabela 6 indica que o share industrial cresce com o aumento da
renda per capita (
) até certo patamar, conhecido como turning-point e
que está estimado em 3.760 dólares de 2000 (pouco acima do PIB per capita brasileiro, que
estava em torno de 3.563 dólares em 2004). Por ser uma função côncava com respeito à
renda per capita (
), o share passa a recuar com rendas superiores ao
turning-point. Um aumento na balança comercial industrial de um país gera crescimento
do setor manufatureiro (
), pois indica uma maior competitividade da
indústria nacional. Em contraste, o aumento na abertura comercial de produtos
manufaturados de um país reduz o share industrial (
), sugerindo que
países com menos barreiras à entrada de produtos do exterior obtém um crescimento do
setor de serviços relativamente superior ao do setor industrial. Além disso, pelo fato dos
30/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético investimentos influenciarem principalmente o setor secundário, existe uma correlação
).
positiva entre esta variável e o share industrial (
1
Tabela 6: Estimativas do share industrial do modelo proposto
Variável dependente = IndShare
Variáveis Explicativas
Valores
ln y
55,09058
(20,8491)
- 3,346046
(-2,140)
0,342284
(20,0878)
- 0,047394
(-5,7845)
0,437718
(22,0435)
(ln y)2
BC
AC
INV
(Brasil)
- 196,863
Turning-point
US$ 3.760
R2
0,987
Fonte: World Bank (2006), World Development Indicators, IBGE (2006), Contas Nacionais, e cálculos do autor2.
1
Regressão considerando os países: (i) Da OECD: Alemanha, Austrália, Áustria, Bélgica, Canadá, Coréia, Dinamarca, Espanha,
Estados Unidos, Finlândia, França, Grécia, Holanda, Islândia, Irlanda, Itália, Japão, Luxemburgo, Noruega, Nova Zelândia, Portugal,
Reino Unido, Suécia, e Suíça; (ii) da America Latina com renda médio-alta: Antígua e Barbuda, Argentina, Barbados, Belize, Chile,
Costa Rica, Dominica, Granada, México, Panamá, São Cristóvão e Neves, Santa Lúcia, São Vicente e Granadinas, Trindade e Tobago,
Uruguai, e Venezuela; e (iii) da America Latina com renda médio-baixa: Bolívia, Brasil, Colômbia, Cuba, República Dominicana,
Equador, El Salvador, Guatemala, Guiana, Honduras, Jamaica, Paraguai, Peru, e Suriname. Nível de significância: 1%.
2
Foram realizadas as seguintes regressões com efeito fixo para explicar o share industrial: (i) log y, (log y)2, BC,AC,INV; (ii) log y, (log
y)2, BC, BC2,AC, AC2, INV, INV2; (iii) log y, (log y)2, BC, BC2,AC, INV. Além disso foram utilizadas dummies nos 3 modelos a fim de
tentar melhorar a qualidade de estimação; em alguns casos houve uma melhora insignificante, qualificando o modelo (i) como mais
simples e robusto.
1.2 CONCLUSÕES O setor de serviços vem ganhando espaço relativo ao share setorial de grande parte das
economias mundiais. Alguns fatores podem ajudar a explicar esta tendência, como a
renda per capita, o outsourcing empresarial, a balança comercial, a abertura de mercado, a
produtividade, e o investimento.
31/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético A compreensão destas alterações mercadológicas interfere no planejamento energético
do país, uma vez que o setor industrial possui maior intensidade energética relativa aos
demais setores da economia. Assim, é primordial o desenvolvimento de um modelo
macro-econométrico para compreender estas alterações, como o instituído no presente
capítulo.
3 – HIPÓTESES BASICAS A fim de tentar prever o panorama macroeconômico nacional no longo prazo, são
estabelecidos alguns cenários de crescimento para algumas variáveis necessárias pelo
modelo desenvolvido na seção 1.1.3.
3.1. CENÁRIOS Para a projeção do share industrial brasileiro no longo prazo de acordo com o modelo da
seção 1.1.3, é necessário prever o comportamento da população, do PIB, da balança
comercial, da abertura de mercado, da importação de manufaturados, e dos
investimentos.
3.1.1. População
O IBGE realiza uma projeção populacional até o ano de 2050 com base nas séries
temporais existentes.
32/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 250.000.000
3,50%
3,00%
200.000.000
2,50%
150.000.000
2,00%
1,50%
100.000.000
1,00%
50.000.000
0,50%
0,00%
0
1950
1960
1970
1980
1990
população
2000
2010
2020
2030
taxa de crescimento anual
Figura 12: Projeção populacional nacional até 2030
Fonte: IBGE (2006), Departamento de População e Indicadores Sociais. Divisão de Estudos e Análises da Dinâmica Demográfica.
Esta é estimativa utilizada como único cenário para representar o crescimento
populacional.
3.1.2. PIB e PIB per capita
As expectativas de mercado para o crescimento do PIB até o ano de 2011 são de
aproximadamente 4,1% ao ano (BC, 2007). Bonelli e Gonçalves (1998) utilizam dois
cenários para crescimento do PIB até 2020: 5,5 e 4,5% ao ano. Já a EPE (2006) utiliza
quatro cenários para o crescimento do PIB nacional até 2030: 5,1; 4,1; 3,2; e 2,2% ao ano.
Considerando estas projeções, são propostos três cenários para o crescimento do PIB
nacional conforme mostra a Figura 13.
33/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 6,00%
5,20%
5,00%
4,10%
4,00%
Crescimento nos últimos:
- 10 anos: 3,38%
- 20 anos: 3,14%
- 30 anos: 3,43%
- 40 anos: 4,75%
- 50 anos: 5,16%
Fonte: IBGE (2006)
3,00%
2,20%
2,00%
1,00%
0,00%
Cenário A
Cenário B
Cenário C
Figura 13: Cenários para o crescimento do PIB nacional
Os cenários propostos A, B e C são referentes a um crescimento econômico alto, médio e
baixo respectivamente. A Figura 14 demonstra a projeção do PIB para os cenários
mencionados anteriormente.
34/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Trilhões de R$ de 2005
Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 8
7
6
5
4
3
2
1
0
1950
1960
1970
PIB consolidado
1980
1990
Cenário A
2000
Cenário B
2010
2020
2030
Cenário C
Figura 14: Projeção do PIB nacional a partir dos cenários
Fonte: IPEADATA (2006), PIB consolidado.
A partir das projeções cenarizadas do PIB e do crescimento populacional é possível a
determinação do PIB per capita referente a cada um dos cenários (ver Figura 15).
35/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 35.000
30.000
25.000
20.000
15.000
10.000
5.000
0
1950
1960
1970
1980
PIB per capita consolidado
1990
Cenário A
2000
2010
Cenário B
2020
2030
Cenário C
Figura 15: Projeção do PIB per capita nacional a partir dos cenários
Fonte: IPEADATA (2006), PIB per capita consolidado (R$ de 2005).
3.1.3. Exportações e importações de manufaturados
Exportações e importações são diretamente relacionadas à balança comercial e à abertura
de mercado de um país. A Figura 16 mostra os cenários para o crescimento da abertura
comercial utilizados para representar possibilidade de alto e baixo crescimento relativo à
participação no PIB. O valor para os cenários baseia-se nas séries temporais brasileiras,
bem como em dados de países referência como Estados Unidos e Reino Unido.
36/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 60%
Crescimento anual (5 anos): 0,84%
Crescimento anual (10 anos): 0,75%
Média EUA (5 anos): 15,22%
Média UK (5 anos): 32,22%
Média OECD (5 anos): 48%
50%
50%
40%
30%
20%
20%
10%
0%
Cenário I
Cenário II
Figura 16: Cenários para a abertura comercial industrial nacional (% do PIB)
O comportamento da relação abertura comercial-PIB até meados da década de 2030 está
representado na Figura 17.
50%
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
1970
1980
1990
2000
Abertura Comercial consolidada
2010
Cenário I
2020
2030
Cenário II
Figura 17: Projeção da abertura comercial industrial nacional (% do PIB) a partir dos cenários
37/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético Já a Figura 18 apresenta os cenários estabelecidos para a representatividade da balança
comercial relativa ao PIB, com valores baseados na série histórica brasileira.
3%
2%
2%
1%
0%
‐1%
‐2%
‐3%
Últimos 5 anos: ‐ 0,78%
Últimos 10 anos: ‐ 1,48%
Últimos 20 anos: ‐ 0,04%
EUA (5 anos): ‐ 3,41%
UK (5 anos): ‐ 3,46%
OECD (5 anos): 0,39%
‐4%
‐4%
‐5%
Cenário 1
Cenário 2
Figura 18: Cenários para a balança comercial industrial nacional (% do PIB)
A visualização da interferência destes cenários no panorama atual pode ser feita através
da Figura 19, representando expectativa otimista e pessimista.
38/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 4%
2%
0%
1970
1980
1990
2000
2010
2020
2030
‐2%
‐4%
‐6%
‐8%
Balança Comercial consolidada
Cenário 1
Cenário 2
Figura 19: Projeção da balança comercial industrial nacional (% do PIB) a partir dos cenários
3.1.4. Investimento
O investimento é uma variável econômica essencial ao crescimento de um país.
Conforme o modelo de crescimento econômico de Solow11, quanto maior a taxa de
investimento, maior o capital per capita no estado estacionário. Isso significa dizer que,
quanto mais uma economia investe, mais acelerado e intenso é seu crescimento.
Claramente existe um viés ao investimento excessivo, uma vez que, para aumentar o
investimento, uma pessoa deve reduzir seu consumo (no curto prazo). Assim, deve-se
buscar um equilíbrio entre a proporção da renda a ser consumida e a ser investida. A
Figura 20 mostra os cenários propostos para a relação entre o investimento e o valor do
PIB.
11
Ler Solow (1947) para maiores informações sobre o modelo.
39/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 35%
Mínimo histórico: 16,9%
Últimos 5 anos: 19,4%
Últimos 10 anos: 19,5%
EUA (5 anos): 18,5%
UK (5 anos): 16,6%
30%
25%
21,00%
20%
17,00%
15%
10%
5%
0%
Cenário i
Cenário ii
Figura 20: Cenários para o investimento nacional (% do PIB)
Os cenários i e ii representam respectivamente previsões otimista e pessimista. O
comportamento da relação investimento-PIB até meados da década de 2030 está
representado na Figura 21.
40/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 25%
24%
23%
22%
21%
20%
19%
18%
17%
16%
15%
1970
1980
1990
2000
Investimento consolidado
2010
Cenário i
2020
2030
Cenário ii
Figura 21: Projeção do investimento nacional (% do PIB) a partir dos cenários
Fonte: World Bank (2006), Investimento consolidado.
3.1.5. Representação dos cenários
A partir dos cenários desenvolvidos para cada variável é possível representar todas as
combinações dos mesmos, como mostra a Figura 22. A probabilidade de ocorrência de
cada um destes cenários está relacionada à relação entre as previsões macroeconômicas e
sua correlação com as características de cada cenário. Assim, caso as expectativas de
mercado girem em torno de um excelente desenvolvimento econômico, todas as células
em vermelho da Figura 22 possuem baixa probabilidade e, com isso, os cenários
correspondentes a estas se tornam pouco prováveis. O oposto ocorre no caso de uma
expectativa baixa de crescimento, a qual indica valores baixos de probabilidade de
ocorrência dos cenários com componentes verdes.
41/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Min
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12
12
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13
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14
IN
NV
V ‐‐ i
15
15
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V ‐‐ ii
16
16
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V ‐‐ i
17
17
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NV
V ‐‐ ii
18
18
IN
NV
V ‐‐ i
19
19
IN
NV
V ‐‐ ii
20
20
IN
NV
V ‐‐ i
21
21
IN
NV
V ‐‐ ii
22
22
IN
NV
V ‐‐ i
23
23
IN
NV
V ‐‐ ii
24
24
AC ‐ I
AC
BC
C ‐ 1
A
AC
C ‐‐ II
PIB
B ‐‐ A
AC ‐ I
AC
BC
C ‐ 2
A
AC
C ‐‐ II
AC ‐ I
AC
BC
C ‐ 1
A
AC
C ‐‐ II
Cen
Ce
náários
PIB
B ‐‐ B
AC ‐ I
AC
BC
C ‐ 2
A
AC
C ‐‐ II
AC ‐ I
AC
BC
C ‐ 1
A
AC
C ‐‐ II
PIB
B ‐‐ C
AC ‐ I
AC
BC
C ‐ 2
A
AC
C ‐‐ II
Fig
gu
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00
07
7 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 4 – RECOMENDAÇÕES
A seguir são listados alguns tópicos de recomendações referentes aos resultados obtidos
neste trabalho.
•
Utilização de variável instrumental no modelo econométrico para adequação do
valor da estatística Durbin-Watson. O valor encontrado foi de aproximadamente
0,4512 e representa a existência de autocorrelação positiva entre os erros;
•
Realizar regressões considerando dummies temporais para avaliar a existência de
mudança de padrão de desendustrialização com o passar do tempo;
•
Avaliação dos possíveis impactos das alterações nos números do IBGE para as
previsões no Brasil, uma vez que a curva de desindustrialização gerada baseia-se em
séries temporais com dados ainda não revistos.
O Planejamento setorial deve ser realizado para assegurar que o país está seguindo um
caminho de desenvolvimento econômico e social sustentável no longo prazo. Martin
(1999) alega que testes de consistência realizados através de modelos econômicos (ex:
RMSM) são essenciais a um bom planejamento. O próximo relatório pretende comentar
os benefícios deste planejamento, além de estabelecer um modelo macroeconômico a ser
utilizado para consistir cenários de oferta e demanda de energia elétrica para o longo
prazo.
12
Valores da estatística Durbin-Watson variam entre 0 e 4, sendo 2 o valor ideal que representa a
ausência de autocorrelação dos erros.
43/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético 44/46 BRA/01/039‐PAD‐001‐00 Emissão: 15‐mai‐2007 Ministério de Minas e Energia ‐ MME Secretaria Executiva ‐ SE Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento ‐ PNUD Projeto BRA/01/039 – Apoio à Reestruturação do Setor Energético REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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